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1.轻量级CNN的发展背景
在深度学习领域，卷积神经网络(CNN)已经成为计算机视觉任务的主流架构。
随着模型复杂度的不断提升，如ResNet、Inception和DenseNet等模型在ImageNet等基准数据集上取得了令人瞩目的成绩，但这些模型往往伴随着巨大的计算成本和参数量，难以在资源受限的环境中部署。
这种背景下，轻量级CNN模型的研究变得尤为重要。移动设备、嵌入式系统和物联网设备的普及，对能够在有限计算资源下高效运行的神经网络提出了迫切需求。早期的轻量级模型如SqueezeNet、MobileNet和ShuffleNet等通过深度可分离卷积、通道混洗等技术在保持性能的同时大幅减少了计算量。
然而，这些模型的设计往往依赖于经验性探索和手工调整，缺乏系统性方法论。2019年，Google Research团队提出的EfficientNet通过复合缩放方法和神经架构搜索(NAS)技术，实现了在计算资源、参数量和模型精度之间的最优平衡，成为轻量级CNN发展史上的里程碑。
2. EfficientNet的核心创新
2.1 复合缩放方法
传统CNN模型的缩放通常只考虑单一维度